이차전지용 양극 활물질 후보군 스크리닝 장치, 방법 및 컴퓨터프로그램

학습·검증 비율 최적화로 양극 활물질 후보를 선별하는 스크리닝 장치

본 기술은 데이터셋의 성능 평가 결과에 따라 학습 데이터와 검증 데이터의 비율을 최적화하고, 특정 결정 구조(층상형 구조) 내에서의 대체 입자 조합을 예측 모델링하여 고성능 양극 활물질 후보군을 자동으로 선별하는 기술입니다.

신규 양극 활물질 개발 시 많은 비용과 시간이 소요되며, 코발트 함량을 최소화하면서 높은 에너지 밀도와 구조적 안정성을 동시에 만족하는 물질을 탐색하는 데 기술적 한계가 존재함 문제가 있었습니다.

본 기술은 라벨링 된 데이터셋을 수신하고, 검증 데이터셋을 활용한 모델 성능 평가를 통해 학습 데이터 비율을 결정하며, 특정 조성(화학식 1) 및 층상형 구조(Layered structure) 내 대체 입자 비율을 결정하는 예측 모델을 생성하여 후보군을 스크리닝함함으로써, 리튬 이차전지 양극 소재의 상용 경쟁력 확보에 실질적으로 보탬이 될 수 있습니다.

‍

‍

Key Features:

• 이차전지용 양극 활물질 구조의 성질이 라벨링된 데이터셋을 수신하는 데이터베이스 구성부
• 수신된 데이터셋 중 일부를 모델 학습용 학습 데이터셋으로 전처리하는 전처리부
• 학습 데이터셋을 기초로 설정된 구조에 배치될 타겟 물질들의 성능 지표를 예측하는 예측 모델 생성부
• 양극 활물질 예측 모델의 결과를 평가하여 학습 데이터와 검증 데이터의 비율을 최적화하는 구성

‍